SKILLEMALL.ai

BC trae-orchestrator

Оркестрирует TRAE IDE для автоматизированной разработки программного обеспечения с многоагентным сотрудничеством. Вызывается, когда пользователь хочет разработать программное обеспечение с помощью TRAE или нуждается в автоматизированном управлении проектами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Orchestrates TRAE IDE for automated software development with multi-ag…»

Orchestrates TRAE IDE for automated software development with multi-agent collaboration. Invoke when user wants to develop software using TRAE or needs automated project management.

ClawHub Agent Skills автор: Wang Weicheng v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 6 499 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Оркестрирует TRAE IDE для автоматизированной разработки программного обеспечения с многоагентным сотрудничеством.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктураОперации и проектытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6499 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6499 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 22. Похоже на несколько доменов в одном скилле

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 181 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 63 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +4Есть примеры (45 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is aligned with automating TRAE, but it can create files, launch an IDE, and submit prompts through desktop automation with weak targeting and approval safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.